Pbice's Blog: [Book] 數位修練

書名：數位修練：20家導入e-Learning的成功企業現身說法
作者：黃玉珍
出版年：2005
出版社：聯經

如同小璇在他的部落格"璇。言。璇。語"中所說的，我讀完這一本書以後充滿失望之情。不是因為內容不豐富，而是我覺得文章太官樣。該書與其說是20個成功的案例，倒不如說是20篇公司所發的新聞稿。我這麼說當然不是要否定作者的努力，實在是內容的描述太過官方。我大概是讀慣了天下文化的夾敘夾議、亦情亦理的風格，對於這種官樣文章有種天生的反感。導入數位學習真的都是好處？ROI可以高達20倍？恐怕不見得。我想前人跌倒的經驗才是最難能可貴的。如同Schank(2001/2002)所言，我們其實是在不斷地犯錯中成長。但這本書只能算是案例的描述，真的有心投入數位學習的人，恐怕無法從中得到太多寶貴的經驗。

當然我也在該書中發現有趣的案例。例如數位學習廠商希伯崙瞄準的就是英語學習這塊市場，前陣子還拿了經濟部工業局八百萬的獎勵金(中時新聞)。他們所採用的方法也相當高科技，語音辨識、3D動畫全都採用。下圖就是LiveABC的學習畫面。與電腦中的虛擬人物互動的方式，可以選擇口說（語音辨識），或是以滑鼠點擊選項：

早在80年代，CALL(Computer Assisted Language Learning)專家就建議可以在軟體中加入語音辨識的功能。但直到1994年，ASR(Automatic Speech Recognition)才開始真正應用於個人電腦的語言學習 (LaRocca, Morgan, & Bellinger, 1999; 陳浩然, 2003)。然而，將語音轉成文字的大詞彙連續語音辨識(Large Vocabulary Continuous Speech Recognition, LVCSR)和應用在CALL上的語音辨識有著本質上的差異：LVCSR的對象通常是母語者，其內容是說話者的全部語音，目的是將語音轉成文字。但語音互動的CALL的使用者卻是第二語言學習者，其辨識的內容是學習者所說的話；通常是已知的內容，主要目的在於輔助教學。換言之，LVCSR是想要找出各個字發音的共性，而CALL的ASR則著重於區辨音素的差異性(Egan, 1999; LaRocca, Morgan, & Bellinger, 1999)。

CALL的ASR有什麼樣的好處呢？可概括如下(Eskenazi, 1999; 陳浩然, 2003)：

讓學習者沒有在同儕前表現的壓力，創造一個威脅性較低的環境；
大量增加學習者練習口語能力的機會；
個人自學式的學習，有充足的時間練習；
即時回饋。可以立即知道所說語音的好壞，且回饋多為間接式（例如：「再試一次」），較無壓力。

不過，話說回來了，華語文的電腦輔助教學是否也可以加入語音辨識？我不知道。至少我目前還沒有看到成功商業化的產品，也許這是一塊值得開發的市場。但先決條件是得先克服技術上的問題：怎樣辨識中文L2學習者在語流(running speech)中的聲調？我曾試用採英文辨識引擎的中文CALL軟體，結果聲調的辨識率不甚理想。如果真要辨識L2聲調，這是一個必須克服的問題。想來得要另行開發辨識引擎，而無法直接採用現有的(如IBM或Microsoft)，看來還是有待相關廠商的研發了。華語文教學可以開發的領域，還是很多啊！
=======================
延伸閱讀：

udn數位文化誌：提升企業競爭力的數位學習風潮
經濟部工業局-數位學習產業推動與發展計畫：數位學習廠商專訪_希伯崙股份有限公司

=======================
書目

Egan, K. B. (1999). Speaking: A Critical Skill and a Challenge. CALICO Journal, 16(3), 277-293.
Eskenazi, M. (1999). Using a Computer in Foreign Language Pronunciation Training: What Advantages? CALICO Journal, 16(3), 447-469.
LaRocca, S. A., Morgan, J. J., & Bellinger, S. M. (1999). On the Path to 2X Learning: Exploring the Possibilities of Advanced Speech Recognition. CALICO Journal, 16(3), 295-310.
Schank, R. C. (2001/2002). 打造TOP1線上學習方案：取法e-learning成功典範，強化企業競爭優勢 (羅雅萱 & 袁世珮, Trans.). 台北: McGraw Hill.
王逸如. (2004). 語音辨識簡介. 計算語言學通訊, 15 (2).
陳浩然. (2003). 語音辨識科技與英語教學. Paper presented at the 第三屆語言與科技研討會.
黃玉珍. (2005). 數位修練：20家導入e-Learning的成功企業現身說法 台北: 聯經.

=========================================================
2006.3.3

本書介紹了20家導入數位學習成功的優良廠商，並且簡介他們的成功模式。雖然作者對於廠商的介紹並不深入，投資報酬率（ROI）也亂算一通(p. 69)，20家個案也沒有歸納出成功的關鍵因素，不過至少本書讓我們知道下面幾點：

主管的支持度：好幾家廠商都提到，主管的支持對於在企業內部推行數位學習的重要性。有了中高階主管的支持，能起帶頭的作用，也才能風行草偃。
方式的多元化：像是台灣知識庫以「請學員到教學中心觀看課程」的方式，避免課程被側錄，從而提高老師參與的意願(p. 230)；而門得揚則考慮偏遠地區頻寬問題，不再把網路當成主要傳送課程的管道，而是學習者上課前上網經過帳號檢驗即可，也因此不會有課程下載時間過久、或是影音延遲的問題，課程則由光碟的方式來傳遞(p. 260)。
SME的重要性：數位學習IDer(instructional designer)只是負責規劃課程，不可能會比企業內部的SME(subject matter expert)還要熟悉課程內容。因此，若能像復興航空、興農等企業，讓SME能夠自製部分課程，除了能夠更切合學習者的需求外，還可以降低成本、加速開發流程，這也是rapid e-Learning的主要觀點。另外，PM(project manager)、ID、SME也需要可以溝通的窗口，這點也考驗SME的電腦知識和設計學習活動的功力。
混成的實效性：數位學習很難完全取代所有的學習活動，因此電腦加實體的混成學習(blended e-learning)是較佳的選擇方案。